Frontiers in Physiology

Introduzione

L’intensità e il volume dell’allenamento sono predittori della performance nei maratoneti (Schmid et al., 2012). Un compito quotidiano nel contesto dell’allenamento è quello di correre ad un’intensità ottimale per suscitare gli adattamenti fisiologici desiderati, come l’aumento della velocità alla soglia anaerobica e l’assorbimento massimo di ossigeno (Lepers e Stapley, 2016). Se l’intensità è inadeguata, manca lo stimolo per questi adattamenti. D’altra parte, se l’intensità supera il livello ottimale, il rischio di sovrallenamento aumenta (O’Connor, 2007). Pertanto, è importante valutare accuratamente l’intensità dell’esercizio, che si basa su misure oggettive come la frequenza cardiaca (HR), il consumo di ossigeno e il lattato, e su metodi soggettivi come il tasso di sforzo percepito (Foster et al., 2017). Quando la FC viene utilizzata come misura dell’intensità, di solito viene espressa in funzione della FC massimale (HRmax) (Vesterinen et al., 2017).

HRmax può essere misurata utilizzando un graded exercise test (GXT) sia in laboratorio che sul campo (Cleary et al., 2011; Nikolaidis, 2015). Tuttavia, occasionalmente non è auspicabile eseguire un GXT (ad esempio, per evitare la fatica indotta dal test da sforzo massimale in prossimità di una gara o il costo finanziario associato). In tal caso, un’alternativa è prevedere la HRmax da un’equazione basata sull’età, considerando la relazione inversamente proporzionale tra età e HRmax. Le formule più utilizzate sono quelle di Fox, Naughton e Haskell (Fox-HRmax = 220 – età) (Fox et al., 1971) e di Tanaka, Monahan e Seals (Tanaka-HRmax = 208 – 0,7 × età) (Tanaka et al., 2001). Queste equazioni sono state esaminate ampiamente in specifiche categorie di popolazione adulta come quella sana (Nes et al., 2012), sedentaria (Sarzynski et al., 2013), in sovrappeso (Franckowiak et al., 2011) e gli atleti (Faff et al., 2007).

Se gli studi di cui sopra hanno affrontato molte questioni relative alla validità di queste equazioni popolari di HRmax, ci sono alcuni aspetti che richiedono ulteriori ricerche. Per esempio, gli atleti di resistenza (ad esempio, i maratoneti) e soprattutto gli atleti master sono sottorappresentati in questo corpo di ricerca. Un confronto tra atleti e non atleti ha rivelato un HRmax più basso nel primo gruppo (Lester et al., 1968). In uno studio recente, è stato dimostrato che gli atleti di sport di velocità/potenza avevano una HRmax misurata simile a quella degli atleti di resistenza ed entrambi avevano valori più bassi di quelli non allenati (Kusy e Zielinski, 2012). La diminuzione della HRmax indotta dall’allenamento di resistenza potrebbe essere spiegata dall’espansione del volume plasmatico che l’accompagna, dal miglioramento della funzione baroreflex, dall’alterazione dell’elettrofisiologia del nodo senoatriale e dalla diminuzione del numero e della densità dei recettori beta-adrenergici (Zavorsky, 2000). Poiché la loro HRmax misurata è diversa, è ragionevole supporre che la stessa equazione della HRmax non può adattarsi sia agli atleti che ai non-atleti. Questa differenza tra atleti e non-atleti evidenzia la necessità di esaminare ulteriormente le equazioni di previsione popolari in più campioni di atleti. Considerando il numero crescente di partecipanti alle gare di maratona (Jokl et al., 2004), la conoscenza della validità delle equazioni popolari basate sull’età ha un’applicazione pratica per un gran numero di maratoneti ricreativi. Inoltre, la previsione basata sull’età dell’HRmax è di grande interesse per i fisiologi dell’esercizio quando si somministra un GXT, dove il raggiungimento di una particolare percentuale dell’HRmax predetta potrebbe essere necessario per considerare i valori finali come massimali (Schaun, 2017). Pertanto, lo scopo del presente studio era quello di esaminare la validità di Fox-HRmax e Tanaka-HRmax in un ampio campione di maratoneti ricreativi. L’ipotesi di ricerca era che queste equazioni, che erano state sviluppate nei non atleti, avrebbero sovrastimato l’HRmax nei maratoneti amatoriali a causa della loro attesa HRmax inferiore rispetto ai non atleti (Lester et al, 1968; Zavorsky, 2000; Kusy e Zielinski, 2012).

Materiali e metodi

Disegno dello studio e partecipanti

Cento ottantacinque maratoneti amatoriali per lo più della zona di Atene si sono offerti volontari per partecipare a questo studio, che era stato pubblicizzato attraverso popolari siti web per corridori di resistenza. Durante i mesi di settembre e ottobre 2017, i partecipanti hanno visitato il laboratorio dove hanno eseguito un GXT su un tapis roulant. Questo studio è stato condotto in conformità con le raccomandazioni dell’Institutional Review Board of Exercise Physiology Laboratory Nikaia con il consenso informato scritto di tutti i partecipanti. Tutti i partecipanti hanno dato il consenso informato scritto in conformità con la Dichiarazione di Helsinki. Il protocollo è stato approvato dall’Institutional Review Board di Exercise Physiology Laboratory Nikaia. Un partecipante si è ritirato dallo studio durante il GXT, mentre quattro partecipanti non hanno raggiunto i criteri di raggiungimento del VO2max, e di conseguenza i loro dati esclusi da ulteriori analisi. Pertanto, abbiamo incluso 180 partecipanti dal campione iniziale. Per quanto riguarda la loro esperienza sportiva, il numero mediano di maratone completate in passato era 3 e l’intervallo interquartile era 2-6. Il record personale era di 4:09 ± 0:45 h:min.

Protocolli e attrezzature

Antropometria

Altezza, massa corporea e pelli sono state misurate con i partecipanti in abiti minimi e a piedi nudi. Una bilancia elettronica (HD-351; Tanita, Arlington Heights, IL, USA) è stata utilizzata per la misurazione della massa corporea (al più vicino 0,1 kg), uno stadiometro portatile (SECA Leicester, UK) per l’altezza (0,001 m), e un calibro (Harpenden, West Sussex, UK) per le pelli (0,2 mm). L’indice di massa corporea è stato calcolato come quoziente della massa corporea (kg) per l’altezza al quadrato (m2), e il grasso corporeo (BF) è stato stimato dalle pliche cutanee (Parizkova, 1978).

Graded Exercise Test

Una versione modificata del test di Conconi è stata utilizzata per valutare il VO2max (Conconi et al., 1982). In breve, dopo un riscaldamento di 20 minuti che includeva esercizi di jogging e stretching, i partecipanti hanno eseguito un GXT su un tapis roulant con un’inclinazione di +1%. La velocità iniziale è stata fissata a 8 km/h ed è stata aumentata ogni minuto di 1 km/h fino all’esaurimento (Chrismas et al., 2017). Durante le ultime fasi del test, i partecipanti sono stati incitati vigorosamente in modo che facessero il massimo sforzo. L’HRmax misurata è stata definita come il valore più alto raggiunto durante il test. La FC è stata registrata continuamente durante il test da Team2 Pro (Polar Electro Oy, Kempele, Finlandia). La ventilazione minuta e il VO2 sono stati registrati da un analizzatore di gas (Fitmate Pro, Cosmed, Roma, Italia). La soglia anaerobica è stata identificata dalla soglia ventilatoria, cioè il rapporto tra la ventilazione minuta e l’assorbimento di ossigeno. Il plateau del VO2 (criterio primario), il lattato ematico, l’HRmax previsto dall’età e l’RPE (criteri secondari) sono stati utilizzati come criteri del VO2max (Howley et al., 1995). Il RPE desiderato era ≥8 nella scala 0-10 di Borg (Borg, 1988). I campioni di sangue sono stati prelevati 5 minuti dopo la fine del test e la concentrazione di lattato è stata analizzata (Accutrend, Roche, Germania). La concentrazione di lattato è stata impiegata come criterio di raggiungimento del VO2max (valori accettati > 9 mmol/L) (Todd et al., 2017). La frequenza cardiaca massima prevista è stata calcolata utilizzando la formula di Tanaka (Tanaka et al., 2001) – poiché la formula di Fox potrebbe sovrastimare l’HRmax (Nikolaidis, 2015) – ed è stata impiegata come criterio di raggiungimento del VO2max (valori accettati misurati HRmax ≥ 95% di Tanaka-HRmax).

Analisi statistiche

Le analisi statistiche sono state effettuate utilizzando IBM SPSS v.20.0 (SPSS, Chicago, IL, USA). La normalità è stata esaminata utilizzando il test di Kolmogorov-Smirnov e l’ispezione visiva dei grafici Q-Q normali. I dati sono stati espressi come media e deviazione standard (SD). Un test t indipendente ha esaminato le differenze di sesso nelle caratteristiche antropometriche e fisiologiche. L’analisi delle misure ripetute a una via della varianza (ANOVA) e un successivo test Bonferroni post-hoc (se c’erano differenze tra i gruppi) sono stati usati per esaminare le differenze tra l’HRmax misurata e quella prevista. Sono stati calcolati gli intervalli di confidenza (CI) al 95% delle differenze medie. Per interpretare ES per le differenze statistiche nell’ANOVA, abbiamo usato eta square classificati come piccoli (0.010 < η2 ≤ 0.059), medi (0.059 < η2 ≤ 0.138), e grandi (η2 > 0.138) (Cohen, 1988). L’analisi Bland-Altman è stata utilizzata per esaminare l’accuratezza e la variabilità delle equazioni di previsione (Bland e Altman, 1986). Le associazioni tra l’HRmax misurata e l’età sono state determinate usando il coefficiente di correlazione del momento prodotto di Pearson (r). La grandezza dei coefficienti di correlazione è stata considerata banale se r ≤ 0,10, piccola se 0,10 ≤ r < 0,30, moderata se 0,30 ≤ r < 0,50, grande se 0,50 ≤ r < 0,70, molto grande se 0,70 ≤ r < 0,90, quasi perfetta se r ≥ 0,90 e perfetta se r = 1,00 (Batterham e Hopkins, 2006). Inoltre, abbiamo usato la regressione lineare per modellare la previsione di HRmax dall’età nel campione totale e in ogni sesso. La regressione lineare è stata qualificata per questa analisi invece della regressione non lineare in quanto sono state dimostrate differenze minime tra equazioni lineari, quadratiche e polinomiali (Ozemek et al., 2017). Il livello di significatività è stato fissato a α = 0,05.

Risultati

Tabella 1. Caratteristiche descrittive dei partecipanti.

Figura 1. Relazione tra la frequenza cardiaca massima misurata e l’età.

Figura 2. Grafici Bland-Altman della velocità massima misurata rispetto alla formula di Fox.

Figura 3. Bland-Altman plot della frequenza massimale misurata rispetto alla formula di Tanaka.

Discussione

Il presente studio ha affrontato la questione se le equazioni di previsione ampiamente utilizzate basate sull’età della HRmax, Fox 220-età o Tanaka 208-0,7 × età, sono valide nei maratoneti ricreativi, poiché nessuno studio precedentemente ha esaminato questo argomento. Abbiamo ipotizzato che queste equazioni avrebbero sovrastimato l’HRmax nel nostro campione, a causa della loro prevista minore HRmax rispetto ai non atleti (Zavorsky, 2000). I risultati principali sono stati che (a) Fox-HRmax e Tanaka-HRmax hanno sovrastimato la HRmax di ~5 bpm nelle donne, (b) Fox-HRmax ha sottostimato la HRmax di ~3 bpm negli uomini, (c) Tanaka-HRmax era simile alla misura-HRmax negli uomini, e (d) l’effetto principale dei metodi di valutazione sulla HRmax era più grande nelle donne che negli uomini.

La sovrastima della HRmax nelle donne da equazioni di previsione basate sull’età era in accordo con risultati precedenti (Esco et al, 2015). Per esempio, le formule Fox e Tanaka hanno fornito stime significativamente più alte di 7-13 bpm rispetto alla HR max osservata nelle atlete collegiali donne (Esco et al., 2015). Considerando che la scelta del metodo di valutazione ha avuto maggiore ampiezza nelle donne che negli uomini, la sovrastima della HRmax nelle donne maratonete è un problema che la ricerca futura dovrebbe affrontare e sviluppare equazione di previsione specifica per lo sport.

L’accordo tra misurato e Tanaka osservato nei maratoneti uomini era in linea con la ricerca precedente in giovani uomini fisicamente attivi (Barboza et al, 2016), ma non con uno studio su adulti sedentari che ha dimostrato che Fox e Tanaka-HRmax hanno sovrastimato la HRmax in adulti sedentari di 2-4 bpm (Camarda et al., 2008). Camarda et al. (2008) hanno scoperto che Tanaka-HRmax ha sovrastimato la HRmax solo di 1 bpm negli uomini. Tanaka-HRmax ha fornito valori più vicini alla HRmax rispetto a Fox-HRmax in adulti in sovrappeso (Franckowiak et al., 2011) e giovani fisicamente attivi (Barboza et al., 2016). D’altra parte, Fox-HRmax ha sottostimato l’HRmax negli adulti più anziani (Whaley et al., 1992). Negli adulti di sesso maschile, Tanaka-HRmax ha sottostimato l’HRmax di 5 bpm, mentre non c’era alcuna differenza tra Fox-HRmax e l’HRmax misurata (Nikolaidis, 2015). Le differenze tra i risultati del presente studio e quelli delle ricerche precedenti dovrebbero essere attribuite agli adattamenti fisiologici cronici dei maratoneti amatoriali all’allenamento di resistenza. Zavorsky (2000) ha evidenziato che l’allenamento di resistenza si traduce in una diminuzione della HRmax a causa di fattori estrinseci/autonomici (ad esempio, l’espansione del volume del plasma) e intrinseci/non-autonomici (ad esempio, l’alterazione dell’elettrofisiologia del nodo senoatriale).

La moderata interazione sesso × metodo di valutazione sulla HRmax ha indicato che il sesso dovrebbe essere considerato nella previsione della HRmax. Le donne maratonete erano più giovani di 3,6 anni e avevano una HRmax misurata inferiore di 4,1 bpm rispetto agli uomini, il che indicava una HRmax relativamente più bassa se i sessi erano uguali per età. Questa osservazione era in accordo con uno studio precedente che mostrava una differenza nella HRmax tra i sessi (Hakki et al., 1983).

La HRmax misurata è in accordo con i risultati precedenti su esseri umani abbinati per età (Arena et al., 2016); tuttavia la variazione nel nostro campione era più piccola che dovrebbe essere attribuita all’omogeneità del campione. D’altra parte, le pendenze delle regressioni lineari suggeriscono che l’HRmax diminuisce più velocemente negli uomini che nelle donne, il che è in disaccordo con uno studio precedente su adulti sani che mostra la tendenza opposta (Shargal et al., 2015). Una spiegazione di questa discrepanza potrebbe essere la caratteristica dei diversi campioni (età e sport).

Un limite del presente studio è stato che si è concentrato sulla previsione della HRmax solo dall’età escludendo altri parametri che potrebbero migliorare la precisione della previsione. Per esempio, Barboza et al. (2017) hanno raccomandato un’equazione che include l’età e la FC a 150 W elicitata durante un GXT su un cicloergometro in uomini adulti giovani e sani. In un altro studio, la modalità di esercizio, il livello di fitness, il continente e l’età erano predittori di HRmax (Londeree e Moeschberger, 1982). Inoltre, è necessario usare cautela nel generalizzare i valori ottenuti nel GXT in laboratorio ad altri contesti, ad esempio test sul campo, allenamento e competizione, poiché questi ultimi potrebbero indurre valori più elevati (Coutinho et al., 2017). Tuttavia, punto di forza del presente studio è stata la sua novità in quanto è stato il primo ad essere contattato su maratoneti ricreativi. Considerando il numero crescente di coloro che partecipano a gare di maratona, i nostri risultati sono di grande valore pratico per scopi di test e formazione. Nonostante le diverse impostazioni in laboratorio e sul campo, studi comparativi non hanno osservato alcuna (Krautgasser et al., 2011; Alemdaroglu et al., 2012) o praticamente trascurabile differenza (Meyer et al., 2003) in HRmax tra queste due condizioni. Pertanto, i risultati del presente studio potrebbero essere applicati sia in laboratorio che sul campo, ad esempio in sessioni di allenamento di corsa all’aperto. Inoltre, i fisiologi dell’esercizio che eseguono test da sforzo dovrebbero beneficiare di tali conoscenze per valutare correttamente l’HR come criterio di raggiungimento del VO2max.

Conclusioni

In base ai presenti risultati, raccomandiamo l’ulteriore utilizzo della formula di Tanaka nei maratoneti ricreativi uomini con caratteristiche di allenamento simili a quelle dei partecipanti al presente studio. Inoltre, i fisiologi dell’esercizio e gli scienziati dello sport dovrebbero considerare le differenze osservate tra i vari metodi di valutazione quando eseguono test da sforzo o prescrivono programmi di allenamento basati sull’HR.

Contributi degli autori

PN ha eseguito le analisi di laboratorio, le analisi statistiche e ha redatto il manoscritto; TR e BK hanno contribuito alla redazione del manoscritto.

Dichiarazione di conflitto di interessi

BK era dipendente della Medbase St. Gallen Am Vadianplatz.

Gli altri autori dichiarano che la ricerca è stata condotta in assenza di qualsiasi relazione commerciale o finanziaria che possa essere interpretata come un potenziale conflitto di interessi.